2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3F1-GS-10] AI応用:言語モデル

2024年5月30日(木) 09:00 〜 10:40 F会場 (イベントホール仮設4)

座長:水本 智也(LINEヤフー/SB Intuitions)

09:20 〜 09:40

[3F1-GS-10-02] 大規模言語モデルを用いたカオスエンジニアリングの自動化

〇菊田 大輔1、池内 光希1、田尻 兼悟1、中野 雄介1 (1. 日本電信電話株式会社)

キーワード:大規模言語モデル、カオスエンジニアリング、通信ネットワーク

カオスエンジニアリング(CE)とは,通信ネットワーク(NW)に対して意図的に疑似障害を挿入し,事前にその障害に対する分析・対策を行うことで,NWの障害耐性を向上させるエンジニアリング手法である.現状CEは一部自動化が進められているが,試行錯誤を要する過程では人手による作業が未だ必要となり,全自動化は成し遂げられていない.そこで我々は,大規模言語モデル(LLM)を活用した,CEの全自動化システムChaosEaterを提案する.本稿では,提案システムの全体の流れと各モジュールの実装方法を紹介し,実際に得られた出力例を基にして提案システムの有効性を示す.

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